Types de Masquage des Données

Protéger les données sensibles est primordial pour toute organisation. Le masquage des données se révèle être une technique cruciale pour assurer la confidentialité et la sécurité des données. Cet article examine les différents types de masquage des données, expliquant leurs applications et différences. En comprenant ces méthodes, les entreprises peuvent mieux protéger leurs informations critiques contre tout accès non autorisé.

Le masquage des données consiste à créer une version fictive des données d’une entreprise pour en protéger les informations importantes. Cette technique est cruciale pour se conformer aux lois sur la confidentialité et protéger les données dans des environnements nécessitant des tests et analyses.

Types de Masquage des Données

Masquage des Données Statique (SDM)

Le masquage des données statique implique la création d’une copie des données et l’application de techniques de transformation pour masquer les informations sensibles. Cette copie remplace ensuite les données originales dans les environnements non-productions. Les données restent sécurisées même si l’environnement est compromis, car elles sont transformées avant de quitter la base de données.

Exemple de masquage des données statique : Imaginez une base de données de soins de santé avec des dossiers de patients. Avant d’utiliser ces données pour des tests logiciels, un processus de masquage des données statique remplace tous les noms et identifiants des patients par des entrées fictives mais réalistes. La structure et le format des données restent les mêmes, de sorte que les applications peuvent fonctionner normalement sans révéler les données réelles des patients.

Masquage des Données Dynamique (DDM)

Le système applique le masquage des données dynamique en temps réel lorsqu’il traite des requêtes de données. Contrairement au SDM, il ne crée pas de copie physique des données. Lors de la requête des données, le système applique des règles de masquage des données pour s’assurer que les données originales dans la base de données restent inchangées.

Exemple de masquage des données dynamique : Un analyste financier interroge une base de données contenant des dossiers financiers de clients. Le DDM cache automatiquement les numéros de compte et les soldes dans les résultats des requêtes. Cela garantit que les analystes ne voient que les informations dont ils ont besoin pour leurs analyses, empêchant l’exposition des données sensibles.

Masquage des Données En Place

Bien que n’étant pas un type de masquage à part entière, le masquage en place mérite d’être mentionné comme un cas exceptionnel pour le masquage statique. Le masquage en place intervient lorsque la base de données de production source et la base de données masquée cible sont les mêmes. Cela signifie que les parties sensibles de vos données existantes sont intentionnellement supprimées ou masquées. Cette procédure comporte des risques et ne doit être tentée que si l’administrateur de la base de données est confiant dans le résultat final.

Quand le Masquage a-t-il Lieu ?

• Le masquage des données statique masque les données avant de les transférer dans un environnement non-production.
• Le masquage des données dynamique se produit à la volée, lors de la récupération des données.

Nature des Changements de Données dans le Masquage

Le masquage des données peut être réversible ou irréversible selon la méthode utilisée :

• Masquage Réversible : Ce type de masquage est souvent utilisé lorsqu’il est nécessaire de revenir aux données originales, généralement dans des conditions sécurisées.
• Masquage Irréversible : Cette méthode est utilisée lorsque l’accès aux données originales n’est plus nécessaire, renforçant ainsi la sécurité.

Notez que les logiciels dédiés comme DataSunrise ne modifient pas les données au repos pour le masquage des données dynamique. Ce type de masquage fonctionne en mode proxy inverse. Au lieu de la base de données réelle, les requêtes à la base de données sont traitées par le proxy DataSunrise. Le logiciel de l’utilisateur final fonctionne avec la connexion à la base de données comme d’habitude.

Dans le cas du masquage statique, DataSunrise copie les données dans une base de données différente par défaut. Cela minimise le risque de perte de données.

Méthodes de Masquage

Ce ne sont pas des types de masquage, mais vous devez prendre en compte les méthodes de masquage dans certaines situations. Les données fictives doivent imiter le format non seulement pour tromper l’attaquant. C’est aussi une manière de prendre en charge les anciens logiciels sensibles au format des données. 

Substitution

La substitution consiste à remplacer les données originales par des valeurs fictives mais réalistes. Vous devez générer des données fictives à l’avance. Cette technique maintient le format et la structure des données tout en garantissant que les valeurs masquées ne sont pas réversibles. Exemple :

Données Originales : John Doe
Données Masquées : James Smith

Mélange

Le mélange consiste à réarranger les valeurs au sein d’une colonne, rompant la relation entre les données masquées et les données originales. Cette technique est utile lorsque vous devez maintenir la distribution et l’unicité des données. Exemple :

Données Originales : John Doe, Jane Smith, Alice Johnson
Données Masquées : Alice Johnson, John Doe, Jane Smith

Cryptage

Le cryptage consiste à convertir les données originales en un format illisible en utilisant un algorithme cryptographique et une clé secrète. Vous ne pouvez déchiffrer les données masquées avec la clé correspondante, ce qui les rend réversibles. On utilise couramment le cryptage lorsqu’il est nécessaire de récupérer les données originales. Exemple :

Données Originales : John Doe
Données Masquées : Xk9fTm1pR2w=

Tokenisation

La tokenisation remplace les données sensibles par un jeton unique, généré aléatoirement. Le système stocke de manière sécurisée les données originales dans un coffre à jetons. Le jeton sert de référence pour récupérer les données si nécessaire.

Les entreprises utilisent couramment la tokenisation pour protéger les numéros de carte de crédit et autres données financières sensibles. Exemple :

Données Originales : 1234-5678-9012-3456
Données Masquées : TOKEN1234

Dans l’image ci-dessous, vous pouvez voir la sélection des méthodes de masquage dans DataSunrise. Cela apparaît lorsque vous créez une règle de masquage dynamique en utilisant l’interface utilisateur Web de DataSunrise. Les méthodes de masquage disponibles peuvent aller de la « chaîne vide » triviale aux « chiffrement FF3 » avancés tout en préservant le format.

Masquage avec des Outils Natifs de DBMS : Avantages et Inconvénients

Les systèmes de gestion de bases de données (DBMS) fournissent souvent des outils natifs, tels que des vues et des procédures stockées. Vous pouvez les utiliser pour mettre en œuvre le masquage des données. Bien que ces outils offrent certains avantages, ils présentent également des limites par rapport aux solutions dédiées de masquage des données. Explorons les avantages et inconvénients de l’utilisation des outils natifs de DBMS pour créer un masquage.

Avantages

Familiarité : Les administrateurs de bases de données (DBA) et les développeurs sont souvent bien familiarisés avec l’utilisation des outils natifs de DBMS. Cette familiarité peut faciliter la mise en œuvre du masquage en utilisant ces outils sans nécessiter de formation supplémentaire.

Intégration : Le système de base de données intègre nativement les outils DBMS. Cela permet une interaction fluide avec les données. Cette intégration peut simplifier le processus de mise en œuvre et garantir la compatibilité avec les opérations existantes de la base de données.

Performance : Vous pouvez exécuter les vues et les procédures stockées directement dans le moteur de la base de données. Cela offre de meilleures performances par rapport aux solutions de masquage externes. C’est particulièrement avantageux lors du traitement de grands ensembles de données ou de règles de masquage complexes.

Inconvénients

Fonctionnalité Limitée : Les outils natifs de DBMS peuvent ne pas offrir le même niveau de fonctionnalité que les solutions dédiées de masquage des données. Ils peuvent manquer de techniques de masquage avancées, telles que le chiffrement préservant le format ou le masquage conditionnel. Cela peut limiter l’efficacité du processus de masquage.

Surcharge de Maintenance : La mise en œuvre du masquage à l’aide de vues et de procédures stockées nécessite un développement personnalisé et une maintenance continue. À mesure que le schéma de la base de données évolue, il est nécessaire de mettre à jour les vues et les procédures stockées en conséquence. Cela peut être long et sujet aux erreurs, surtout dans des environnements de bases de données complexes.

Défis de Scalabilité : Lorsqu’on utilise des outils DBMS natifs pour le masquage, la logique de masquage est étroitement liée au schéma de la base de données. La mise à l’échelle de la solution de masquage sur plusieurs bases de données ou l’adaptation aux changements dans la structure des données peut être difficile. Les solutions de masquage dédiées offrent souvent plus de flexibilité et de scalabilité pour gérer diverses sources de données et des exigences en évolution.

Préoccupations de Sécurité : Les vues et les procédures stockées font partie du système de base de données. Les utilisateurs avec les privilèges appropriés peuvent y accéder. Si elles ne sont pas correctement sécurisées, il existe un risque d’accès non autorisé à la logique de masquage ou aux données non masquées. Les solutions de masquage dédiées offrent souvent des mesures de sécurité et des contrôles d’accès supplémentaires pour atténuer ces risques.

Consistance et Standardisation : Lorsqu’on se fie aux outils DBMS natifs, la mise en œuvre du masquage peut varier d’une base de données et d’une équipe à l’autre. Ce manque de consistance peut entraîner des disparités dans les données masquées et rendre difficile le maintien d’une approche de masquage standardisée dans toute l’organisation. Les solutions de masquage dédiées offrent une approche centralisée et cohérente du masquage, garantissant l’uniformité et la conformité aux politiques de protection des données.

Création de Règles de Masquage dans DataSunrise

Pour mettre en œuvre le masquage des données avec DataSunrise, vous pouvez utiliser soit l’interface graphique basée sur le web, soit l’interface en ligne de commande (CLI).

Exemple en utilisant la CLI pour une règle de masquage dynamique (ligne unique) :

executecommand.bat addMaskRule -name script-rules -instance aurora -login aurorauser -password aurorauser -dbType aurora -maskType fixedStr -fixedVal XXXXXXXX -action mask -maskColumns 'test.table1.column2;test.table1.column1;'

Cette commande crée une règle de masquage nommée “script-rules” qui substitut les valeurs dans les colonnes “test.table1.column2” et “test.table1.column1” de la table “table1”. Vous pouvez consulter le Guide CLI DataSunrise pour les détails.

Conclusion et Résumé

Le masquage des données est une mesure de sécurité vitale qui aide les organisations à protéger les informations sensibles. Comprendre les différents types de masquage des données et savoir quand les utiliser peut considérablement renforcer votre stratégie de sécurité des données. Le masquage des données statique et dynamique a chacun leur rôle en fonction de la sensibilité des données.

Bien que les outils DBMS natifs comme les vues et les procédures stockées puissent être utilisés pour créer des masquages, ils ont toutefois des limitations par rapport aux solutions de masquage des données dédiées. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs besoins en matière de masquage, en tenant compte de facteurs tels que la fonctionnalité, la scalabilité, la sécurité et la maintenabilité, avant de décider de l’approche appropriée.

Les solutions de masquage dédiées, comme DataSunrise, offrent des fonctionnalités complètes, de la flexibilité et une facilité d’utilisation. Cela en fait un choix privilégié pour les organisations souhaitant mettre en œuvre des pratiques de masquage de données robustes et fiables. DataSunrise fournit un large éventail de techniques de masquage, prend en charge plusieurs bases de données, et offre une console de gestion centralisée basée sur le web pour définir et appliquer des règles de masquage de manière cohérente à travers l’entreprise.

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Note sur DataSunrise : Les outils exceptionnels et flexibles de DataSunrise fournissent non seulement une sécurité robuste mais garantissent également la conformité et une gestion efficace des données. Rejoignez-nous pour une démonstration en ligne pour découvrir comment nous pouvons vous aider à protéger vos actifs de données.